Warning message: In adf.test(data1) : p-value smaller than printed p-value

这个警告信息意味着 Dickey-Fuller 单位根检验的 p-value 非常小，小于默认的输出精度，因此在控制台输出的 p-value 只是一个近似值。尽管如此，该警告并不表示检验结果有误，只是提醒你 p-value 很小，表明数据极有可能是平稳的。

如果需要更精确的 p-value，可以使用 `print` 函数的 `digits` 参数来控制输出精度，例如：

result <- adf.test(data1)
print(result, digits = 10)

这样可以输出更高精度的 p-value。但是需要注意的是，对于非常小的 p-value，更高的精度并不意味着更好的检验结果，因为样本量有限，p-value 的精度受到一定的限制。在实际应用中，通常只需要关注 p-value 是否显著即可，无需过分追求高精度的输出。

相关问题

warning message: in adf.test(residuals) : p-value smaller than printed p-val

这个警告信息是指在进行ADF单位根检验时，发现残差的p值小于预设的显著性水平。ADF单位根检验是用来检验时间序列数据的平稳性和非平稳性的方法，残差的p值小于预设的显著性水平可能表示存在单位根，即时间序列数据是非平稳的。

当p值小于预设的显著性水平时，我们通常会拒绝原假设，即认为数据是非平稳的。这个警告信息提醒用户可能需要重新考虑数据平稳性的问题，有可能需要进行差分或其他处理来使数据平稳化。对于时间序列数据的分析和建模，确保数据的平稳性是非常重要的。

要解决这个警告信息，可以考虑对数据进行差分处理、模型调整或者使用其他方法进行时间序列数据的分析。同时，也可以对警告信息中提到的p值进行进一步的检验和验证，确保结果的准确性和可靠性。

总之，警告信息提醒了我们在进行ADF单位根检验时可能存在数据非平稳的问题，需要引起我们的重视并进行相应的处理和调整，以确保数据分析和建模的有效性和可靠性。

> for(i in 1:3) print(adfTest(rate,lag=i,type="c")) Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 1 STATISTIC: Dickey-Fuller: 1.7321 P VALUE: 0.99 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 2 STATISTIC: Dickey-Fuller: -1.7321 P VALUE: 0.413 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 3 STATISTIC: Dickey-Fuller: -1.7321 P VALUE: 0.413 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Warning messages: 1: In adfTest(rate, lag = i, type = "c") : p-value greater than printed p-value 2: In summary.lm(res) : essentially perfect fit: summary may be unreliable这段代码在干嘛

这段代码使用了R语言中的adfTest函数，进行了三次单位根检验，检验了一个名为“rate”的时间序列数据在不同滞后阶数下是否具有单位根。其中，第一次检验的滞后阶数为1，第二次为2，第三次为3。检验结果包括检验统计量和p值，以及当前时间和用户信息的描述。同时，还有两条警告信息，第一条警告信息表明p值大于已输出的p值，第二条警告信息表明回归模型拟合效果极好，可能导致摘要结果不可靠。